XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search SystemBIDA
健康中的机器学习利用
在快速技术发展的时代，机器学习是包括健康在内的各个领域的一种重要方法。机器学习提供了解决方案来独立分析数据而无需监督，从而促进了疾病和临床决策的诊断。遇到的问题是健康数据的大量和分析复杂性需要有效的自动方法。本研究旨在通过文献综述方法回顾机器学习在诊断和预测疾病中的应用。分析方法是在各种机器学习算法上进行的，例如物流回归，随机森林，神经网络，K-Nearest邻居（KNN）和基于相关文章的支持向量机（SVM）。本研究机器学习的结果能够在早期诊断，疾病预测和健康数据分类中提供有效的解决方案，例如糖尿病，高血压，心脏病，肺癌，肾脏衰竭和阿尔茨海默氏症。应用诸如高参数调整和合成少数民族过度采样技术（SMOTE）之类的技术已被证明可以显着提高模型的性能。
人工智能在医疗领域的有效性分析
本研究分析了人工智能 (AI) 在教育中的应用效果，特别是在提高学习和管理过程的质量和效率方面。人工智能提供个性化学习、优化学生数据管理和快速反馈，以及根据个人需求提供自适应方法。该技术支持开发与未来需求相关的基于数据的课程。然而，实施人工智能面临着挑战，例如潜在的学习者对技术的依赖、抄袭风险和数据隐私问题。本研究采用基于文献分析的定性方法，探讨了人工智能对可持续教育的好处、挑战和影响。研究结果有望成为负责任地使用人工智能的基础，同时保持教育者的重要作用。
Pengembangan Produk绿色经济Dalam Bidang Pendidikan
在教育领域的绿色经济产品的摘要研究开发以支持可持续发展目标，以找出学生产品和对产品的响应的可行性。本研究使用RND（研发）研究的类型。产品是使用Addie开发模型（分析，设计，开发，实施，评估）开发的。使用观察和问卷调查的数据收集技术。该申请是在SMPN 2 Pamekasan进行的。该研究的结果获得了88％类别的媒体可行性非常有效。86％类别的材料可行性非常有效。学生回答问卷为89.2％非常好。因此，可以得出结论，如果教育领域的绿色经济产品支持可持续发展目标，则可以用作学习媒介。
DNA 测序领域及其发展
反应混合物中包括DNA（反向）、脱氧核苷酸（dNTP）、双脱氧核苷酸（ddNTP，通常用不同的荧光染料标记）和热稳定性DNA聚合酶。首先，测序引物与 PCR 产物杂交，并在 PCR 过程中由 DNA 聚合酶延伸。 ddNTP 在延伸过程中被整合到 DNA 链中，从而终止序列上任何位置的链延伸。随后的毛细管电泳根据大小分离 DNA 链，并使用每种荧光染料识别终止的核苷酸。它被认为是突变分析的标准方法，可以确定整个序列并识别未知突变。肿瘤样本中低频率（< 10%）的突变无法使用桑格测序来确定。